典型文献
基于多元素和脂肪酸指纹特征的中国北方大豆产地鉴别研究
文献摘要：
为探讨数据融合技术用于邻近区域大豆产地鉴别的可行性,在黑龙江省农垦九三管理局和绥化地区采集216份大豆样品,测定镁(Mg)、铝(Al)、磷(P)等13种矿物质元素含量和棕榈酸、硬脂酸、油酸等5种脂肪酸含量.分别利用矿物质元素、脂肪酸、数据级融合和特征级融合数据建立4种核函数的支持向量机(Support Vector Ma?chine,SVM)模型.通过网格搜索算法结合五折交叉验证进行参数优化后,模型识别准确率分别提升至90.77％、92.31％、89.23％、95.38％.结果表明,特征级数据融合技术对邻近区域大豆产地鉴别效果显著,优于其他三种数据识别技术.采用特征级数据融合技术建立支持向量机产地鉴别模型,能够对邻近区域大豆产地进行准确、有效的区分,为地理标志产品保护技术提供了新的研究方向.
文献关键词：
多元素分析;脂肪酸分析;数据融合;产地鉴别;北方大豆
中图分类号：
作者姓名：
王靖会;刘洋;郑淇友;程晓棠;王朝辉
作者机构：
吉林农业大学信息技术学院,吉林长春,130118;吉林农业大学食品科学与工程学院,吉林长春,130118
文献出处：
引用格式：
[1]王靖会;刘洋;郑淇友;程晓棠;王朝辉-.基于多元素和脂肪酸指纹特征的中国北方大豆产地鉴别研究)[J].中国油料作物学报,2022(03):532-538
A类：
绥化地区
B类：
元素和,指纹特征,中国北方,北方大豆,产地鉴别,数据融合技术,邻近区,黑龙江省,农垦,九三,三管,管理局,Mg,矿物质元素,元素含量,棕榈酸,硬脂酸,油酸,脂肪酸含量,数据级融合,特征级融合,融合数据,核函数,Support,Vector,Ma,chine,网格搜索算法,五折交叉验证,模型识别,识别准确率,数据识别,鉴别模型,地理标志产品,保护技术,多元素分析,脂肪酸分析
AB值：
0.369738
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